绘制逻辑回归图python代码

下面是一个简单的绘制逻辑回归图的 Python 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
np.random.seed(0)
X, y = np.random.randn(100, 2), np.random.randint(0, 2, 100)

# 绘制数据点
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)

# 绘制决策边界
x_min, x_max = plt.xlim()
y_min, y_max = plt.ylim()
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 100), np.linspace(y_min, y_max, 100))
Z = np.dot(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()], w) + b
Z = np.round(1 / (1 + np.exp(-Z)))
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.2)

plt.show()

上面的代码中，我们使用 `numpy` 生成了一个二维的数据集，然后使用 `matplotlib` 绘制数据点。接着，我们在决策边界上绘制了一个透明度为 0.2 的背景色，并使用 `numpy` 的 `dot` 函数计算出了决策边界的位置。最后，我们使用 `contourf` 函数将决策边界和背景色一起绘制出来。